中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)專題分析2017 5_W

1、中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)專題分析2017本產(chǎn)品保密并受到版權(quán)法保護(hù)Confidential and Protected by Copyright Laws分析范疇與方法2017/11/72數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革易觀千帆“A3”算法引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，使易觀千帆的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確地還原用戶的真實(shí)行為、更加 客觀地評(píng)價(jià)產(chǎn)品的價(jià)值。整個(gè)算法的升級(jí)涉及到數(shù)據(jù)采集、清洗、計(jì)算的全過(guò)程：1、采集端：升級(jí)SDK以適應(yīng)安卓7.0以上操作系統(tǒng)的開(kāi)放API；通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，升級(jí)“非用戶主觀行為”的過(guò)濾算法，在更準(zhǔn)確識(shí)別的 同時(shí)，避免“誤殺”2、數(shù)據(jù)處理端：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)用戶碎片行為的補(bǔ)全算法、升級(jí)設(shè)備唯一性識(shí)別算法、增

2、加 異常設(shè)備行為過(guò)濾算法等3、算法模型：引入外部數(shù)據(jù)源結(jié)合易觀自有數(shù)據(jù)形成混合數(shù)據(jù)源，訓(xùn)練AI算法機(jī)器人，部分指標(biāo)的算 法也進(jìn)行了調(diào)整A3算法升級(jí)說(shuō)明數(shù)據(jù)主要來(lái)源于公開(kāi)渠道發(fā)布、企業(yè)調(diào)研，預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)通過(guò)公開(kāi)發(fā)布數(shù)據(jù)和市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)易觀獨(dú) 有分析模型整理得出，會(huì)根據(jù)市場(chǎng)情況進(jìn)行微調(diào)。數(shù)據(jù)說(shuō)明信用服務(wù)：指收集信用信息和信用替代數(shù)據(jù)，進(jìn)行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活 動(dòng)。征信業(yè)務(wù)：指對(duì)企業(yè)、事業(yè)單位等組織的信用信息和個(gè)人的信用信息進(jìn)行采集、整理、保存、加工，并 向信息使用者提供的活動(dòng)。征信機(jī)構(gòu)：是指依法設(shè)立，主要經(jīng)營(yíng)征信業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)。分析定義目錄CONTENTS01020304中

3、國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展概述中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀中國(guó)信用服務(wù)機(jī)構(gòu)案例分析中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)2017/11/73數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革PART 1中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展概述2017/11/74數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革信貸市場(chǎng)絕對(duì)規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)，信用服務(wù)面臨利好2010年到2016年間，金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款、非金融企業(yè)貸款以接近10%的環(huán)比增速穩(wěn)定增長(zhǎng)，2016年，金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款額達(dá)到106萬(wàn)億。伴隨著網(wǎng)貸市場(chǎng)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，與資產(chǎn)定價(jià)息息相關(guān)的信用服務(wù)面臨重大利好，各地方政府不斷發(fā)文建立誠(chéng)信市場(chǎng)，尋求征信機(jī)構(gòu)合作。截至2017年7月，企業(yè)征信機(jī)構(gòu)增長(zhǎng)至133家，企業(yè)信用服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大，個(gè)人征信市場(chǎng)也在探索開(kāi)

4、放中。2017/11/75數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革2010年-2016年非金融企業(yè)貸款規(guī)模貸款規(guī)模（億）環(huán)比增長(zhǎng)率80000014.50%744715.66 16%687727.6970000011.88%617969.46 11.29%14%600000551831.0012%497827.78500000434789.9811.99%8.29%10%388636.6810.85%4000008%3000006%2000004%1000002%00%2010201120122013201420152016 Analysys 易觀 中國(guó)人民銀行2010年-2016年金融機(jī)

5、構(gòu)人民幣貸款額貸款規(guī)模（億）環(huán)比增長(zhǎng)率120000014.96% 14.14% 13.60%15.03% 106604020%100000093954010%13.46%8058798167708000007189610%629910600000547947-10%400000-20%-32.01%200000-30%0-40%2010201120122013201420152016 Analysys 易觀 中國(guó)人民銀行政策/地方活動(dòng)頻次提升助力信用服務(wù)市場(chǎng)建設(shè)長(zhǎng)期發(fā)展信用市場(chǎng)保護(hù)隱私2016年11月中國(guó)人民銀行加強(qiáng)征信合規(guī)管理工作建設(shè)信用城市2017年7月首屆“

6、中國(guó)誠(chéng)信信用建設(shè)高峰論壇”在杭州召開(kāi)， 以“信用城市、品質(zhì)生活”為主題討論城市信用發(fā)展2014年6月社會(huì)信用體系建設(shè)關(guān)于，要規(guī)劃綱要（20142020年）求各相關(guān)機(jī)構(gòu)加大對(duì)個(gè)人隱私的保護(hù)2014201620152017發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)信用2017 年1 月， 工業(yè)和信息化部門大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)以創(chuàng)新發(fā)展能力為核心2013首部征信法個(gè)人征信試點(diǎn)2015年1月中國(guó)人民銀行人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作關(guān)于做好個(gè)2013年3月發(fā)布，批準(zhǔn)前海征的征信業(yè)管理?xiàng)l例是我國(guó)首部征信業(yè)法規(guī)信等8家機(jī)構(gòu)做好開(kāi)展個(gè)人征信業(yè)務(wù)的相關(guān)準(zhǔn)備工作；5月，第二批個(gè)人征信牌照申請(qǐng)開(kāi)啟2017/11/76數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革征信市場(chǎng)沒(méi)

7、有法律依據(jù)，信用服務(wù)市場(chǎng)就無(wú)法發(fā)展。中國(guó)2013年頒布的征信業(yè)管理?xiàng)l例制定了中國(guó)首部征信業(yè)法律法規(guī)，為信用服務(wù)市場(chǎng)奠定了法律基礎(chǔ)。2014年，政府將發(fā)展信用市場(chǎng)列入了長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，推動(dòng)發(fā)展信用服務(wù)市場(chǎng)。市場(chǎng)信用服務(wù)需求增大，央行準(zhǔn)備放開(kāi)個(gè)人征信市場(chǎng)以滿足各種信用需求，故八家機(jī)構(gòu)準(zhǔn)備個(gè)人征信業(yè)務(wù)，標(biāo)志著個(gè)人征信業(yè)務(wù)將要放開(kāi)。市場(chǎng)上信息泛濫，個(gè)人隱私受到威脅，政府加強(qiáng)征信機(jī)構(gòu)的合規(guī)管理，要求加大對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)力度。試點(diǎn)征信機(jī)構(gòu)大量采集線上數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)信用市場(chǎng)的發(fā)展有待規(guī)范，政府在2017年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，指導(dǎo)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)信用市場(chǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新使得信用服務(wù)邊界外延人工智能模型與機(jī)器學(xué)習(xí)

8、模型通過(guò)預(yù)測(cè)信用主體的履約意愿和履約能力，規(guī)避違約風(fēng)險(xiǎn)和壞賬率“互聯(lián)網(wǎng)+” ”互聯(lián)網(wǎng)+”模式下沉淀了海量用戶數(shù)據(jù)，依托于云計(jì)算技術(shù)，大數(shù)據(jù)信用服務(wù)分析數(shù)據(jù)，更為全面的刻畫用戶違約概率和信用狀況 人工智能可實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證與跟蹤交易大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存 多樣化的儲(chǔ)存方式，以云技術(shù)儲(chǔ)存呈幾何量級(jí)增加的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)2017/11/77數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革傳統(tǒng)征信服務(wù)人力監(jiān)管成本高信用服務(wù)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的效率低應(yīng)用場(chǎng)景單一，無(wú)法有效覆蓋生活場(chǎng)景應(yīng)用多元化信用服務(wù)征信風(fēng)控應(yīng)用方場(chǎng)景寬泛深入化：除傳統(tǒng)的信用借貸業(yè)務(wù)外，還有賒銷，租車、酒店預(yù)訂、求職、等各種生活化的履約場(chǎng)景全過(guò)程信用判斷：云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)交易的追蹤效

9、率高，針對(duì)性強(qiáng)：由于數(shù)據(jù)來(lái)源豐富，可以度判斷個(gè)人 信用數(shù)信用報(bào)告黑反信用分據(jù)，判斷有效性更強(qiáng)，接入應(yīng)用場(chǎng)景端口時(shí)針對(duì)性更強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信用服務(wù)輔助基礎(chǔ)信用服務(wù)共同完善社會(huì)信用體系網(wǎng)貸金融機(jī)構(gòu)基礎(chǔ)信用服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)信用服務(wù)通訊公安社會(huì)信用體系網(wǎng)購(gòu)、支付2017/11/78數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革建立個(gè)人信息數(shù)據(jù)庫(kù)大數(shù)據(jù)信用采集能從多個(gè)維度收集個(gè)人數(shù)據(jù)，不再局限于個(gè)人的現(xiàn)有資產(chǎn)狀況，更能從道德、朋友圈等維度了解個(gè)人信用。降低信用服務(wù)門檻大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)能夠?qū)σ话闳巳哼M(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)揭示，能夠提供大 面積小額借貸，能夠提供普通用戶的信用租賃、生活服務(wù)等擴(kuò)大覆蓋面積截至2016年12月，我國(guó)約8.8億人使用互聯(lián)網(wǎng)，其中包含了 大

10、量傳統(tǒng)征信較難了解的人群，比如大學(xué)生、農(nóng)村群體等等提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力因網(wǎng)絡(luò)的便捷性，征信數(shù)據(jù)的變化能夠及時(shí)反應(yīng)，對(duì)個(gè)人信用狀況的監(jiān)測(cè)變得動(dòng)態(tài)，能夠及時(shí)針對(duì)個(gè)人生活變化、資產(chǎn)變化作出相應(yīng)的對(duì)策以降低風(fēng)險(xiǎn)從數(shù)據(jù)源來(lái)分類，基礎(chǔ)信用服務(wù)主要收集債務(wù)人和債務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于信貸機(jī)構(gòu)和基礎(chǔ)身份信息機(jī)構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)信用服務(wù)主要收集線上數(shù)據(jù)。截至2016年，央行征信系統(tǒng)收錄自然人9億，有信貸數(shù)據(jù)的約有4億人，另外5億人只有簡(jiǎn)單的身份信息，其余5億人的信息根本無(wú)法收集，在此背景下，中國(guó)的大數(shù)據(jù)信用服務(wù)市場(chǎng)開(kāi)始發(fā)展。信用服務(wù)提供公平借貸機(jī)會(huì)移動(dòng)端應(yīng)用活躍用戶規(guī)模高速增長(zhǎng)2017/11/79數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革2017年8月

11、-9月信用服務(wù)應(yīng)用活躍用戶規(guī)?；钴S用戶（萬(wàn)）環(huán)比增長(zhǎng)率600508.7540%500375.5535%30%40035.47%25%30020%20015%10%1005%00%8月9月數(shù)據(jù)說(shuō)明：易觀千帆只對(duì)獨(dú)立APP中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，不包括APP之外的調(diào)用等行為產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)。截止2017年第3季度易觀千帆基于對(duì)21.9億累計(jì)裝機(jī)覆蓋及5.2億活躍用戶的行為監(jiān)測(cè)結(jié)果采用自主研發(fā)的enfoTech技術(shù)，幫助您有效了解數(shù)字消費(fèi)者在智能手機(jī)上的行為軌跡。 Analysys 易觀 A3授信債務(wù)人貸款申請(qǐng)債權(quán)人信用行數(shù) 信為據(jù) 用反回 查饋流 詢征信機(jī)構(gòu)借貸通訊數(shù)

12、據(jù)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物繳費(fèi)其他加工信用報(bào)告 信用分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)增值服務(wù) 共享平臺(tái)信用產(chǎn)品信用市場(chǎng)主要有三方參與，債權(quán)人、債務(wù)人、征信公司。對(duì)債權(quán)人來(lái)說(shuō)，信用市場(chǎng)提供信息查詢，幫助識(shí)別債務(wù)人的信用狀況； 對(duì)債務(wù)人來(lái)說(shuō)，同意征信后獲得公平借貸的機(jī)會(huì)和充分的信貸便利。征信公司提供了面對(duì)市場(chǎng)的有價(jià)值的商業(yè)服務(wù)，是一種接受監(jiān)管的基礎(chǔ)信息服務(wù)。由征信機(jī)構(gòu)作為信息中介，降低借貸信息不對(duì)稱是核心服務(wù)。目前，信用服務(wù)移動(dòng)端應(yīng)用主要提供企業(yè)信息查詢服務(wù)，滿足了市場(chǎng)信用查詢需求，活躍用戶規(guī)模高速增長(zhǎng),月活躍用戶增幅達(dá)35.47%?；ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)金融快速發(fā)展助力信用服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大2017/11/710數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革2015年-2019

13、年信用服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模市場(chǎng)規(guī)模（億）環(huán)比增長(zhǎng)率160.00147.8690.00%140.0060.84%71.36%80.00%120.0080.13%70.00%100.0046.97%82.0860.00%80.0050.00%60.0047.9040.00%40.0020.2629.7830.00%20.00%20.0010.00%0.000.00%201520162017F2018F2019F數(shù)據(jù)說(shuō)明：包含但不限于個(gè)人征信和企業(yè)征信，不包含資信評(píng)級(jí)市場(chǎng)，以上數(shù)據(jù)根據(jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)、易觀自有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和易觀研究模型估算獲得，易觀將根據(jù)掌握的最新市場(chǎng)情況對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。 Analysys 易觀

14、A32013年-2017年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融市場(chǎng)成交量規(guī)模60000市場(chǎng)規(guī)模（億）環(huán)比增長(zhǎng)率300.00%4931350000250.00%40000250.72%248.58%200.00%3000023911106.24%150.00%2000011015117.08%100.00%10000901316050.00%00.00%20132014201520162017F數(shù)據(jù)說(shuō)明：以上數(shù)據(jù)根據(jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)、易觀自有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和易觀研究模型估算獲得，易觀將根據(jù)掌握的最新市場(chǎng)情況對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。 Analysys 易觀 A3近幾年，包含

15、網(wǎng)貸市場(chǎng)在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融市場(chǎng)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)，增大了線上信用服務(wù)需求，未來(lái)消費(fèi)金融市場(chǎng)規(guī)模將以80%左右的增長(zhǎng)率持續(xù)增長(zhǎng)。與此同時(shí)，中央及地方政府推動(dòng)建設(shè)誠(chéng)信社會(huì)，全面建設(shè)信息公示系統(tǒng)，帶動(dòng)信用服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大。 在各方信用服務(wù)需求快速增長(zhǎng)的帶動(dòng)下，中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)會(huì)進(jìn)入高速發(fā)展期，預(yù)計(jì)在2019年信用服務(wù)市場(chǎng)突破百億市場(chǎng)規(guī)模。PART 2中國(guó)信用服務(wù)市場(chǎng)現(xiàn)狀2017/11/711數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革互聯(lián)網(wǎng)信用服務(wù)機(jī)構(gòu)連接線上數(shù)據(jù)與線下需求央行監(jiān)管征信市場(chǎng)按客戶需求提供信息收集各類信息數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)提供方互聯(lián)網(wǎng)信用機(jī)構(gòu)信用需求方購(gòu)買數(shù)據(jù)支付服務(wù)費(fèi)用按規(guī)定格式提提供客戶需求的信用分?jǐn)?shù)或報(bào)告供數(shù)據(jù)201

16、7/11/712數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革支付IT服務(wù)商生活服務(wù)租賃平臺(tái)監(jiān)管機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)分模型其他數(shù)據(jù)通訊數(shù)據(jù)網(wǎng)貸數(shù)據(jù)網(wǎng)貸平臺(tái)電商數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入設(shè)有嚴(yán)格門檻限制，公信力是機(jī)構(gòu)核心競(jìng)爭(zhēng)力征信業(yè)務(wù)作為金融業(yè)的基礎(chǔ)行業(yè)，掌握著大量的個(gè)人信息，屬于國(guó)家高度敏感的行業(yè)，在行業(yè)發(fā)展之初，就設(shè)有嚴(yán)格的門檻，門檻包含了多方面的要求，主要有股權(quán)、團(tuán)隊(duì)、技術(shù)、產(chǎn)品等方面，而這些形式最后都體現(xiàn)在公信力上，征信的核心還是要推動(dòng)數(shù)據(jù)共享，只有具有公信力的機(jī)構(gòu)才能整合行業(yè)數(shù)據(jù)，只有完整的信用數(shù)據(jù)才具有普及和使用的價(jià)值，所以，公信力是征信機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)整合網(wǎng)購(gòu)金融機(jī)構(gòu)消費(fèi)貸支付借貸通訊獨(dú)立第三方 團(tuán)隊(duì)征信機(jī)構(gòu)需要嚴(yán)格依照國(guó)

17、家法律保護(hù)個(gè)人隱私安全，征信與數(shù)據(jù)倒賣就在一線之差，需要征信機(jī)構(gòu)的團(tuán)隊(duì)有較高的思想意識(shí)，對(duì)征信行業(yè)理解足夠的深刻才能為數(shù)據(jù)安全上一把枷鎖。公信力征信機(jī)構(gòu)無(wú)論是業(yè)務(wù)還是股東背景都不能從事借貸交易，必須是獨(dú)立第三方機(jī)構(gòu)，否則其他債權(quán)機(jī)構(gòu)不會(huì)給有利益威脅的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手無(wú)償分享數(shù)據(jù)，市場(chǎng)征信制度就無(wú)法建立。 產(chǎn)品征信機(jī)構(gòu)的發(fā)展方向表現(xiàn)在提供的信用產(chǎn)品，提供公正有效的產(chǎn)品無(wú)疑會(huì)得到市場(chǎng)的認(rèn)可，圍繞信貸記錄，提供信用報(bào)告或以信用報(bào)告為基礎(chǔ)提供信用分和各種類型的風(fēng)控產(chǎn)品才是市場(chǎng)的訴求。 技術(shù)線上大數(shù)據(jù)信用服務(wù)需要處理的數(shù)據(jù)維度高、散亂、計(jì)算復(fù)雜導(dǎo)致模型開(kāi)發(fā)過(guò)程和IT處理過(guò)程難度加大，對(duì)機(jī)器內(nèi)存、CPU、IT運(yùn)行

18、能力提出了更高的要求。對(duì)征信機(jī)構(gòu)的規(guī)模和能力也提出了很高的要求。2017/11/713數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革信用服務(wù)模式探索前行數(shù)據(jù)共享推動(dòng)行業(yè)發(fā)展信聯(lián)：為解決以上幾大難題，多家機(jī)構(gòu)共同發(fā)起成立了一家個(gè)人 征信機(jī)構(gòu)“信聯(lián)”，圍繞“共建、共有、共享”為原則，并嘗試解決個(gè)人征信牌照不能發(fā)放問(wèn)題。失信制約沒(méi)有威懾效果目前，因?yàn)榇蠖鄶?shù)征信機(jī)構(gòu)沒(méi)有接入央行征信系統(tǒng)，失信 人員對(duì)信用分沒(méi)有概念，即使失信也是有恃無(wú)恐，并且繼 續(xù)多頭借貸。信用服務(wù)市場(chǎng)混亂市場(chǎng)中存續(xù)的包含征信的公司就有三千多家，還不包括多 家信息公司，市場(chǎng)魚龍混雜，133家央行備案的企業(yè)征信機(jī)構(gòu)中，多家機(jī)構(gòu)沒(méi)有官網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)信用機(jī)構(gòu)更是參差不齊。數(shù)據(jù)

19、孤島各方機(jī)構(gòu)共享意愿不強(qiáng)，不愿共享核心數(shù)據(jù)給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手， 并且數(shù)據(jù)不完整、缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，甚至有機(jī)構(gòu)作虛假數(shù)據(jù)，污染數(shù)據(jù)源。共建機(jī)構(gòu)共建的征信機(jī)構(gòu)相對(duì)更具有公信力，對(duì)失信人員具有較強(qiáng)的制約能力，部分解決了市場(chǎng)混亂的問(wèn)題。共享打破了部分?jǐn)?shù)據(jù)孤島，參與信聯(lián)多是網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)，能夠針對(duì)用戶的行為進(jìn)行全網(wǎng)畫像開(kāi)發(fā)有效的反等風(fēng)控模型共有保證征信機(jī)構(gòu)不為幾家授信機(jī)構(gòu)所控制，確保行業(yè)內(nèi)所有參與者的利益，公平公正地面向行業(yè)內(nèi)提供服務(wù)。Analysys分析認(rèn)為：如果說(shuō)公信力是機(jī)構(gòu)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力，那么數(shù)據(jù)共享將推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，以共享債務(wù)數(shù)據(jù)為例，有利于市場(chǎng)誠(chéng)信體系建立，降低多頭借貸風(fēng)險(xiǎn)，提升市場(chǎng)整體的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，信聯(lián)是

20、一種走向共享的路徑嘗試，不過(guò)效果待現(xiàn)，這需要每一家市場(chǎng)化征信機(jī)構(gòu)的共同推動(dòng)。2017/11/714數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革為突破債務(wù)數(shù)據(jù)瓶頸限制信用服務(wù)機(jī)構(gòu)嘗試多元化數(shù)據(jù)應(yīng)用除社交外的其他單一領(lǐng)域，是信用服務(wù)應(yīng)用的重要場(chǎng)景，以網(wǎng)絡(luò)借貸為例，據(jù)易觀千帆數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)第2季度網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)活躍用戶約為3200萬(wàn)，中國(guó)參與網(wǎng)絡(luò)借貸的用戶約為5000萬(wàn)，相較于14億總?cè)丝?，網(wǎng)貸市場(chǎng)的債務(wù)人和債務(wù)信息覆蓋面積較小，信用服務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新，跨領(lǐng)域互補(bǔ)性數(shù)據(jù)使用有助于實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景的串聯(lián)，成為眾多信用服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)力方向。2017/11/715數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革生成由于使用了大量替代數(shù)據(jù)，市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)創(chuàng)新在應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)上具有一定

21、優(yōu)勢(shì)，不同的產(chǎn)品數(shù)據(jù)能應(yīng)用于不同的領(lǐng)域，且效果顯著。創(chuàng)新信用產(chǎn)品能補(bǔ)充傳統(tǒng)信用報(bào)告，進(jìn)一步降低借貸市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。有效 大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，使得替代數(shù)據(jù)的收集互補(bǔ) 和整理能力大大增強(qiáng)，替代數(shù)據(jù)的使用效數(shù)據(jù)果在市場(chǎng)中已經(jīng)有良好的表現(xiàn)，值得進(jìn)一步的挖掘和應(yīng)用。征信因央行征信系統(tǒng)規(guī)模較大，且具有一定的數(shù)據(jù)壟斷性，市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)在債務(wù)數(shù)據(jù)的采集有限上有很大的限制，基本只能收集網(wǎng)貸數(shù)據(jù)和線上消費(fèi)金融數(shù)據(jù)以及各類替代數(shù)據(jù)。信用數(shù)據(jù)采集征信債務(wù)信息房貸車貸信用卡借貸互補(bǔ)電話支付網(wǎng)購(gòu)數(shù)據(jù)電費(fèi)通訊債務(wù)人信息線上消基本信息公安學(xué)歷費(fèi)金融網(wǎng)貸職業(yè)擔(dān)保社保市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)典型試點(diǎn)征信機(jī)構(gòu)發(fā)展起步征信/風(fēng)控發(fā)展路徑待分化八家征信試點(diǎn)

22、機(jī)構(gòu)中選取五家線上機(jī)構(gòu)，各機(jī)構(gòu)股東背景不同導(dǎo)致核心數(shù)據(jù)來(lái)源不一樣。產(chǎn)品來(lái)看，每一家都有提供信用分，因目前數(shù)據(jù)的通用性仍存在限制，所以各征信試點(diǎn)機(jī)構(gòu)通過(guò)本身具有通用性的信用分切入 征信市場(chǎng)。中國(guó)的信用服務(wù)機(jī)構(gòu)依據(jù)各自體系內(nèi)資源能力或憑借基礎(chǔ)征信業(yè)務(wù)，或憑借風(fēng)控服務(wù)，同一起點(diǎn)起步，未來(lái)在路徑上或現(xiàn)分化。征信公司主要股東多家機(jī)構(gòu)聯(lián)合組建-電商數(shù)據(jù)螞蟻金服財(cái) 付 通通訊數(shù)據(jù)合作機(jī)構(gòu)股東數(shù)據(jù)信貸平臺(tái)數(shù)據(jù)平安集團(tuán)數(shù)據(jù)合作機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)歷史積累信息合作金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)平臺(tái)核心數(shù)據(jù)來(lái)源芝 麻 分芝麻認(rèn)證反信 用 分信用管理信用分職業(yè)雇傭信用平臺(tái)征信評(píng)分反信用報(bào)告信用評(píng)分反核心產(chǎn)品2017/11/716數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革

23、信用分已成機(jī)構(gòu)標(biāo)配有效性仍待市場(chǎng)檢驗(yàn)核心征信分是通過(guò)模型對(duì)個(gè)人信用進(jìn)行量化分析，以分值展現(xiàn)。分?jǐn)?shù)本身具有準(zhǔn)確、一致、易讀的優(yōu)勢(shì)，還兼具通用、客觀、全面、高效等特點(diǎn)，有效的信用分必須建立在強(qiáng)金融屬性數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，信用分隨著數(shù)據(jù)源和使用方法的不同而不同，預(yù)測(cè)貸后還款行為的信用分被視為基本評(píng)分。輔助信貸機(jī)構(gòu)作出信貸決策應(yīng)輔助對(duì)已有貸款人進(jìn)行管理用Fico信用分芝麻信用分25輔助信貸機(jī)構(gòu)利益最大化信用歷史欠款數(shù)額信用歷史長(zhǎng)短信貸組合新開(kāi)信用賬戶身份特征信用歷史履約能力人脈關(guān)系行為偏好101051515依賴借貸數(shù)據(jù)，導(dǎo)致覆蓋人群有限不能完全反映信用狀況，只能做輔助作用固定的信用規(guī)則容易被人為操作應(yīng)用場(chǎng)

24、景易被2035缺點(diǎn)3035FICO分是運(yùn)用范圍最廣、市場(chǎng)檢驗(yàn)有效性最高的信用評(píng)分，組成分?jǐn)?shù)的五個(gè) 維度都圍繞歷史借貸信息，注重?cái)?shù)據(jù)源的通用性。芝麻信用分應(yīng)用場(chǎng)景非常豐富，除采集信用歷史之外，還整合了人脈關(guān)系、行為偏好等大數(shù)據(jù)，注重信用分的有效性。中國(guó)各征信試點(diǎn)機(jī)構(gòu)結(jié)合自身特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出一些特色的信用分，降低對(duì)信貸數(shù)據(jù)的依賴性，提高替代數(shù)據(jù)的權(quán)重，但信用歷史數(shù) 據(jù)權(quán)重占比仍最高。具有普及性的通用分要求數(shù)據(jù)源也通用，所以，在基礎(chǔ)債務(wù)信息共享體系建立之前，征信機(jī)構(gòu)缺乏足夠的信 用歷史數(shù)據(jù)。信用分有一定的局限性且核心使用于授信機(jī)構(gòu)，應(yīng)用場(chǎng)景不能過(guò)度開(kāi)發(fā)，信用分的有效性和普及性還有待市場(chǎng)考證 。數(shù)據(jù)分析驅(qū)

25、動(dòng)變革2017/11/717征信機(jī)構(gòu)有效推動(dòng)信用數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用信用服務(wù)應(yīng)用市場(chǎng)潛力巨大基于盈利的視角，市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)使用和開(kāi)發(fā)上具有更強(qiáng)的動(dòng)力，能夠有效整合社會(huì)數(shù)據(jù)資源以提高產(chǎn)品的使用價(jià)值； 能圍繞信用提供多方位服務(wù)；民間征信機(jī)構(gòu)能深度挖掘與個(gè)人信用相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)而構(gòu)建社會(huì)信用體系。央行征信中心秉承著提供基礎(chǔ)信用服務(wù)的原則，把數(shù)據(jù)挖掘的前景留給市場(chǎng)，共享模式和合格機(jī)構(gòu)是制約征信中心與征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享的最大難題，一旦市場(chǎng)出現(xiàn)合格征信機(jī)構(gòu)，中國(guó)征信市場(chǎng)規(guī)模將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。 個(gè)人信用服務(wù)為個(gè)人信用背書，用于借貸、求職、租賃等場(chǎng)景，使個(gè)人享受守信優(yōu)惠和便利。 公司決策及營(yíng)銷服務(wù)利用清洗之后的大

26、數(shù)據(jù)為企業(yè)提供針對(duì)性營(yíng)銷，節(jié)約推廣成本， 基于專業(yè)的分析能力為公司決策提供支持。 政府誠(chéng)信管理 為政府提供數(shù)據(jù)支持社會(huì)誠(chéng)信管理，鏈接失信人員與商業(yè)應(yīng)用， 加大失信限制與信用管制范圍。構(gòu)建信用城市基于個(gè)人服務(wù)、機(jī)構(gòu)服務(wù)、政府服務(wù)三個(gè)維度構(gòu)建城市信用體系，做到失信受限、守信獲益。市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)能有效降低非金融市場(chǎng)不對(duì)稱，使信用服務(wù)應(yīng)用于各個(gè)生活領(lǐng)域。未來(lái)可能連通征信機(jī)構(gòu)征信中心風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)風(fēng)數(shù)各類數(shù)據(jù)控?fù)?jù)少數(shù)機(jī)構(gòu)小貸公司網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)金融機(jī)構(gòu)目前，征信機(jī)構(gòu)的主要服務(wù)對(duì)象是網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)，網(wǎng)貸在金融市場(chǎng)中只占有很小的市場(chǎng)份額，每一個(gè)金融機(jī)構(gòu)都需要更高效且精準(zhǔn)的信用服務(wù)，所以征信機(jī)構(gòu)有機(jī)會(huì)服務(wù)更多的授信機(jī)構(gòu)。在連接信用

27、城市的過(guò)程中，信用服務(wù)可應(yīng)用于個(gè)人、企業(yè)和政府，并在各個(gè)領(lǐng)域都能提供相應(yīng)服務(wù)。2017/11/718數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革建設(shè)信用體系發(fā)展循序漸進(jìn)信息共享平臺(tái)建設(shè)成共識(shí)誠(chéng)信社會(huì)媒體資金監(jiān)管2017/11/719數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革監(jiān)管機(jī)構(gòu)的態(tài)度將決定中國(guó)征信市場(chǎng)的發(fā)展， 加大市場(chǎng)引導(dǎo)，對(duì)有資質(zhì)的機(jī)構(gòu)適時(shí)發(fā)放個(gè)人征信牌照有助于規(guī)范信用體系。從監(jiān)管層面推動(dòng)數(shù)據(jù)共享能繞開(kāi)公信力的問(wèn)題。投資發(fā)展方向正確并具備核心競(jìng)爭(zhēng)力的征信機(jī)構(gòu)才能獲得更高的投資回報(bào)，同時(shí)能夠推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，分散且獨(dú)立的數(shù)據(jù)源不具備普及使用的價(jià)值。媒體關(guān)注將引導(dǎo)社會(huì)輿論，正確的認(rèn)識(shí)信用服務(wù)能保障信用行業(yè)的發(fā)展， 媒體應(yīng)多關(guān)注從事債務(wù)信息共享的征信

28、機(jī)構(gòu)，推動(dòng)市場(chǎng)打破數(shù)據(jù)孤島。信用服務(wù)市場(chǎng)金融征信市場(chǎng)快遞家政網(wǎng)絡(luò)酒店農(nóng)業(yè)失信傳銷求職中介餐飲黑銀行證券保險(xiǎn)小貸公司共享平臺(tái)消費(fèi)貸通訊網(wǎng)貸網(wǎng)購(gòu)支付國(guó)家信用體系的建立必然先有金融征信市場(chǎng)，再有非金融信用服務(wù)市場(chǎng)，最后才能建立社會(huì)信用體系。消費(fèi)信用與普通公眾的關(guān)系最為密切，消費(fèi)信用的發(fā)展有利于普通公眾信用意識(shí)的培養(yǎng)，特別是正在建設(shè)信用社會(huì)的中國(guó)。以市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)行為的約束為前提，才能規(guī)范個(gè)人誠(chéng)信行為，市場(chǎng)非金融征信體系建成之前，盲目輸出風(fēng)控技術(shù)或者想建立誠(chéng)信社會(huì)，會(huì)造成信用資源的浪費(fèi)，反倒阻礙征信市場(chǎng)的發(fā)展。政務(wù)信息共享進(jìn)程加快債務(wù)信息需時(shí)間積累2017年5月5日6月23日5月25日確認(rèn)信息中心承辦國(guó)家數(shù)

29、據(jù)共享平臺(tái)5月30日上海市社會(huì)信用條例發(fā)布引入信用服務(wù)機(jī)構(gòu)參與信用監(jiān)管，為行業(yè)信用 建設(shè)、備案、資質(zhì)準(zhǔn)入提供基礎(chǔ)社會(huì)信用信息查詢和核查服務(wù)政務(wù)信息系統(tǒng)整合共享實(shí)施方案，要求國(guó)家信息中心承擔(dān)國(guó)家數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)、國(guó)家政務(wù)信息共享平臺(tái)、數(shù)據(jù)開(kāi)放網(wǎng)站等建設(shè)運(yùn)行與接入管理工作。政務(wù)信息共享國(guó)家信息中心與考拉征信、螞蟻金服等15家信用服務(wù)機(jī)構(gòu)代表簽署了信用信息共享協(xié)議。貴州省人民政府與國(guó)家信息中心簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議8月30日7月5日國(guó)家信息中心與蘇寧云商集團(tuán)簽署關(guān)于加強(qiáng)信用信息共享的合作備忘錄，雙方將共同推動(dòng)信用信息共享共用，加快聯(lián)合獎(jiǎng)懲措施在商業(yè)零售、金融服務(wù)等領(lǐng)域落地應(yīng)用，進(jìn)一步有效激勵(lì)守信行為，嚴(yán)厲

30、懲戒失信行為，擴(kuò)大聯(lián)合獎(jiǎng)懲應(yīng)用效果。工商總局發(fā)布國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)使用運(yùn)行管理辦法（試行）。從信息歸集與公示、信息共享與應(yīng)用、系統(tǒng)運(yùn)行與保障、責(zé)任追究等方面規(guī)范了公示系統(tǒng)的使用、運(yùn)行和管理工作。8月30日，國(guó)家信息中心與11家金融機(jī)構(gòu)在京簽署信用信息共享協(xié)議，旨在推動(dòng)各類信用信息共享共用，加快聯(lián)合獎(jiǎng)懲措施在金融領(lǐng)域落地應(yīng)用。2017/11/720數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革國(guó)家信息中心圍繞數(shù)據(jù)共享和接入第三方服務(wù)建立國(guó)家數(shù)據(jù)平臺(tái)，截至2017年8月，全國(guó)信用信息共享平臺(tái)已經(jīng)連接39個(gè)部門，所有省區(qū)市，共與37個(gè)市場(chǎng)機(jī)構(gòu)簽訂了共享協(xié)議，歸集數(shù)據(jù)達(dá)到64億條，為構(gòu)建以信用為核心的事中事后監(jiān)管體系提供了有

31、力的信息化支撐。與之相對(duì)的市場(chǎng)債務(wù)信息共享的進(jìn)程相對(duì)較慢，征信數(shù)據(jù)在確保準(zhǔn)確性的前提之下，還需要保障數(shù)據(jù)的完整性，故而會(huì)有標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理格式，且收集征信數(shù)據(jù)需要用戶授權(quán)，債務(wù)數(shù)據(jù)需要時(shí)間積累。成熟市場(chǎng)存在良性競(jìng)爭(zhēng)信用服務(wù)市場(chǎng)探索期以風(fēng)控服務(wù)為主競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)風(fēng)控服務(wù)美國(guó)三大征信機(jī)構(gòu)主要競(jìng)爭(zhēng)機(jī)構(gòu)因債務(wù)數(shù)據(jù)需要時(shí)間積累，各信用服務(wù)機(jī)構(gòu)前期只能以反等風(fēng)控服務(wù)尋求存活，風(fēng)控市場(chǎng)是主要競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)探索新興征信機(jī)構(gòu) 多樣化服務(wù)數(shù)據(jù)積累到一定程度、社會(huì)信用意識(shí)較強(qiáng)之后，信用服務(wù)才能規(guī)模化變現(xiàn)，信用服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模在這一階段會(huì)快速擴(kuò)大，場(chǎng)景定制化服務(wù)成主要競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。反發(fā)展金融行業(yè)衍生服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與信息服務(wù)信用服務(wù)市場(chǎng)后期，市場(chǎng)

32、僅存在少數(shù)大型征信機(jī)構(gòu)， 壟斷數(shù)據(jù)源和下游機(jī)構(gòu)。以信用數(shù)據(jù)為核心，征信機(jī)構(gòu)將推出商業(yè)決策分析、市場(chǎng)營(yíng)銷等產(chǎn)品，信用衍生服務(wù)是主要競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。成熟保險(xiǎn)行業(yè)2017/11/721數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革PART 3中國(guó)信用服務(wù)機(jī)構(gòu)案例分析2017/11/722數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革算話征信專注信貸風(fēng)險(xiǎn)，提供全流程服務(wù)算話債務(wù)信息共享服務(wù)平臺(tái)正式上線公司合作機(jī)構(gòu)突破百家算話反云服務(wù)上線算話反云服務(wù)日均查詢量突破50萬(wàn)次201520172016獲得“金鼎最佳數(shù)據(jù)安全獎(jiǎng)”獲得上海市政府政策資金支持獲科技部2016創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽優(yōu)秀企業(yè)稱號(hào)入選“2016畢馬威中國(guó)領(lǐng)先金融科技50強(qiáng)”公司成立2017/11/723數(shù)據(jù)分析驅(qū)

33、動(dòng)變革債務(wù)信息共享平臺(tái)征信分智能風(fēng)控服務(wù)平臺(tái)面向消費(fèi)金融、網(wǎng)貸、個(gè)人融 基于算話征信的跨機(jī)構(gòu)信貸數(shù)據(jù)、 利用算話多年實(shí)戰(zhàn)風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合算話資租賃等零售信貸機(jī)構(gòu)提供信 外部數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)個(gè)人征信分，幫 2014獨(dú)特征信數(shù)據(jù)資源，為有意開(kāi)展線上信用信息共享服務(wù)。助機(jī)構(gòu)提高審批階段的風(fēng)控水平。 貸業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)，快速孵化風(fēng)控能力。算話反云算話速查面向全信貸行業(yè)提供服務(wù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持貸款客戶風(fēng)控常用數(shù)據(jù)在客戶授權(quán)下等深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn) 度布控，高效的實(shí)時(shí)抓取與 數(shù)據(jù)推送，API、H5、識(shí)別集中攻擊 行為和早期風(fēng)險(xiǎn)特征。SDK完美解決各種信貸場(chǎng)景的快速部署。算話征信有限公司成立于2014年，是專業(yè)的智能風(fēng)控

34、服務(wù)提供商，公司核心成員均為個(gè)人征信、風(fēng)險(xiǎn)管理及數(shù)據(jù)分析專家， 專注信用評(píng)分模型、標(biāo)準(zhǔn)征信局評(píng)分模型、申請(qǐng)防范和早期風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別以 及債務(wù)信息共享等領(lǐng)域。為信貸行業(yè)用戶提供貫穿 信貸生命周期的完險(xiǎn) 管理和完整信貸周期咨詢 解決方案，降低合作機(jī)構(gòu) 壞賬率。行為愈加復(fù)雜，算話征信憑借前沿技術(shù)提供專業(yè)解決方案近年來(lái)，線上貸款申請(qǐng)量迅速擴(kuò)大，團(tuán)伙作案成本逐漸降低，代辦中介批量攻擊日趨嚴(yán)重，信貸機(jī)構(gòu)面臨多重挑戰(zhàn)：新型形態(tài)滋生，團(tuán)伙集中攻擊互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展，技術(shù)手段作案高發(fā)，規(guī)模性增多業(yè)務(wù)快速擴(kuò)張，風(fēng)險(xiǎn)未能有效分類，導(dǎo)致線下人工審批壓力激增排查手段有限，僅固定問(wèn)答模式核實(shí)，導(dǎo)致排查效率低，業(yè)務(wù)量增大時(shí)，難以

35、負(fù)荷算法領(lǐng)先機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜GBDT RNN技術(shù)前沿設(shè)備互聯(lián)網(wǎng)行為探針LBS信息挖掘自然語(yǔ)言處理億級(jí)關(guān)系節(jié)點(diǎn)毫秒級(jí)響應(yīng)多方合作算話反云服務(wù)上線以來(lái)，已為200余家合作機(jī)構(gòu)每日處理超過(guò)百萬(wàn)次偵測(cè)，為客戶防堵潛在損失超過(guò)億元。目前，算話反云服務(wù)的KS平均水平可達(dá)35，5%的最壞客戶風(fēng)險(xiǎn)倍數(shù)平均水平可達(dá)到3倍以上。算話反 下信用貸款，線上現(xiàn)金貸、車貸及互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等領(lǐng)域。云服務(wù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信用卡、消費(fèi)分期、傳統(tǒng)線2017/11/724數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革解決方案底層數(shù)據(jù)跨機(jī)構(gòu)完整客戶申請(qǐng)數(shù)據(jù)數(shù)萬(wàn)衍互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)生變量設(shè)備數(shù)據(jù)反運(yùn)用團(tuán)伙預(yù)警發(fā)掘出申請(qǐng)人在7天或30天內(nèi)的多機(jī)構(gòu)申請(qǐng)情況，以此評(píng)估該申請(qǐng)人的還

36、款能力及還款意愿（惡意）多頭借貸評(píng)估提供包括IOS及APP客戶端的設(shè)備應(yīng)用，涵蓋了全場(chǎng)景（借款、注冊(cè)、登錄）的解決方案，基于海量數(shù)據(jù)和知識(shí)圖關(guān)系網(wǎng)絡(luò)洞察構(gòu)建客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，劃分業(yè)務(wù)類型之后，基于策略驅(qū)動(dòng)原 理，同時(shí)在部分分支結(jié)合隨機(jī)森林、邏輯回歸等算法來(lái)得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)以及評(píng)級(jí)算話債務(wù)信息共享平臺(tái)啟發(fā)構(gòu)建信用共享體系2017/11/725數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革Analysys分析認(rèn)為：算話征信的債務(wù)信息共享平臺(tái)對(duì)構(gòu)建信用共享體系有很好的啟示作用，大數(shù)據(jù)種類多樣且復(fù)雜，短期難有有效的方法完善各類數(shù)據(jù)共享方式，不如建立僅包含基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和債務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，基礎(chǔ)征信系統(tǒng)完善之后再尋求方式接入其他互聯(lián)網(wǎng)信用服

37、務(wù)機(jī)構(gòu)。互惠與公平是推動(dòng)債務(wù)信息共享平臺(tái)發(fā)展的動(dòng)力，共享機(jī)制必須保障授信機(jī)構(gòu)共享債務(wù)數(shù)據(jù)不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)共享而損失已有客戶，所 以推動(dòng)權(quán)益對(duì)等也是發(fā)展共享平臺(tái)的必要因素。根據(jù)西方征信機(jī)構(gòu)的發(fā)展史來(lái)看，都是中小型授信機(jī)構(gòu)先建立信息共享模式，最后再倒逼大型授信機(jī)構(gòu)參與，數(shù)據(jù)孤島一般只存在 于行業(yè)發(fā)展的探索期，這同樣適用于中國(guó)現(xiàn)在的諸多市場(chǎng)。債務(wù)信息共享平臺(tái)模式圖解查詢債務(wù)數(shù)據(jù) 審批申請(qǐng)信貸機(jī)構(gòu)債務(wù)共享協(xié)議審核、管理貸款申請(qǐng)上傳債務(wù)數(shù)據(jù)債務(wù)數(shù)據(jù)個(gè)人用戶債務(wù)信息共享平臺(tái)算話征信提倡權(quán)益對(duì)等的理念，共享信用信息越多，查詢信用信息越多。兩百多家共享機(jī)構(gòu)算話債務(wù)信息共享平臺(tái)于2015年10月上線， 截至2017

38、年5月，已經(jīng)與四百多家企業(yè)達(dá)成戰(zhàn) 略協(xié)議，并與其中大多 數(shù)機(jī)構(gòu)達(dá)成全面?zhèn)鶆?wù)信 息共享。采集債務(wù)信息 突破一千萬(wàn)人次。債務(wù)信息平臺(tái)的搭建，打破了許多企業(yè)的數(shù)據(jù)孤島， 共享平臺(tái)以極快的速度 擴(kuò)張。深度挖掘違約率關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，甜橙信用專注風(fēng)控服務(wù)身份驗(yàn)證信息覆蓋三大運(yùn)營(yíng)商，超過(guò)十億的實(shí)名用戶國(guó)內(nèi)近六成的用戶使用電信寬帶， 用戶數(shù)超過(guò)1億天翼征信有限公司是首家運(yùn)營(yíng)商旗下獨(dú)立的信用評(píng)估及信用 管理機(jī)構(gòu)，提供專業(yè)的企業(yè)征信和個(gè)人大數(shù)據(jù)風(fēng)控服務(wù)。中 國(guó)使用手機(jī)設(shè)備的約有13億人，且已實(shí)現(xiàn)實(shí)名制，天翼征信結(jié)合通訊數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析，提供了一系列具有特色的風(fēng)控 產(chǎn)品，并在2015年榮獲年度互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新獎(jiǎng)。數(shù)據(jù)支持1

39、0億+57.1%2.1億擁有世界上最大的CDMA網(wǎng)絡(luò)，用戶數(shù)超過(guò)2.1億30萬(wàn)通信產(chǎn)業(yè)鏈上擁有30萬(wàn)上下游全方位經(jīng)營(yíng)信息商產(chǎn)品、2017/11/726數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革個(gè)人通信評(píng)分針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融持牌類消費(fèi)金融銀行等小微小額信貸業(yè)務(wù)提供深度內(nèi)嵌業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定制化風(fēng)控服務(wù)身份核驗(yàn)產(chǎn)品八大核心要素校驗(yàn)?zāi)芰θ娓采w, 產(chǎn)品個(gè)性化組合可定制，涵蓋運(yùn)營(yíng)商認(rèn)證、銀行要素認(rèn)證等子產(chǎn)品賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估企業(yè)征信基礎(chǔ)信用信息報(bào)告、企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告、信用風(fēng)險(xiǎn)信息報(bào)告、標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)信用報(bào)告、深度企業(yè)信用報(bào)告手機(jī)號(hào)在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)與逾期率關(guān)系9.0% 7.8%8.0% 6.7%7.0%6.0% 5.5%6.0%4.9

40、% 4.6% 4.5%4.1%5.0% 3.0% 4.0%3.0%2.0% 1.0%0.0%數(shù)據(jù)說(shuō)明：數(shù)據(jù)來(lái)源于天翼征信有限公司 Analysys 易觀惡意注冊(cè)攻擊用戶注冊(cè)撞庫(kù)盜 卡 盜 刷騙取優(yōu)惠異卡交易設(shè)備可疑電商流程活動(dòng)修改綁卡注冊(cè)下單支付環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估登陸賬戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)應(yīng)關(guān)系驗(yàn)證解決方案營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估團(tuán)伙多頭借貸黑中介信用惡化財(cái)務(wù)惡化逾期風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)過(guò)度授信金融流程授信放款收款申請(qǐng)貸款審批解決方案多頭借貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警號(hào)碼風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估2017/11/727數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革閃銀奇異依托專業(yè)技術(shù)提供多款信用評(píng)估產(chǎn)品

41、北京閃銀奇異科技有限公司成立于2014年，依托核心技術(shù)，提供信用產(chǎn)品，以實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)的信用評(píng)估?；?于該評(píng)估結(jié)果，撮合個(gè)人用戶和機(jī)構(gòu)快速完成交易，幫助個(gè)人享受到更便捷的資金借貸、消費(fèi)分期等金融服務(wù)。2017/11/728數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革核心技術(shù)產(chǎn)品包含3大類、40余項(xiàng)、7000余個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，涵蓋公開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)源電商網(wǎng)站、通訊、金融等數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)6類調(diào)用模板規(guī)則3個(gè)主模型，370余個(gè)子模型模型迅速采集、運(yùn)算、決策在3分鐘內(nèi)完成，全程自動(dòng)化黑P2P共享黑涉訴黑網(wǎng)絡(luò)不良信息風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警評(píng)分工作、學(xué)校等基礎(chǔ)信息風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)用戶分析輔助授信、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià) 用戶分析瀏覽行為、消費(fèi)習(xí)慣社交圈子、興趣愛(ài)好

42、位置信息、活動(dòng)模式閃銀APP提供便民信用服務(wù)用戶黏性持續(xù)增大閃銀APP依托大數(shù)據(jù)分析，對(duì)信貸申請(qǐng)者提交的信息進(jìn)行識(shí)別，并進(jìn)行在線評(píng)分，用戶3分鐘即可完成評(píng)估，得到信用額度，額度可以提現(xiàn)、分期消費(fèi)。令原本沒(méi)有傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)信用服務(wù)覆蓋的“信用白丁”得到信用服務(wù)，并為之提供信用 銀APP在滿足市場(chǎng)需求的情況下，人均啟動(dòng)次數(shù)由6月的7次上升到9月的9.69次，用戶粘性不斷增大。和信用商城服務(wù)。閃2017/11/729數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革2017年5月-9月閃銀APP人均啟動(dòng)次數(shù)人均啟動(dòng)次數(shù)（次）環(huán)比增長(zhǎng)率1216.86%16.45%20%9.579.69108.018.2215%87.031.23%10%

43、65%0%4-5%2-12.21%-10%0-15%5月6月7月8月9月數(shù)據(jù)說(shuō)明：易觀千帆只對(duì)獨(dú)立APP中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)，不包括APP之外的調(diào)用等行為產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)。截止2017年第3季度易觀千帆基于對(duì)21.9億累計(jì)裝機(jī)覆蓋及5.2億活躍用戶的行為監(jiān)測(cè)結(jié)果采用自主研發(fā)的enfoTech技術(shù)，幫助您有效了解數(shù)字消費(fèi)者在智能手機(jī)上的行為軌跡。 Analysys 易觀 A3信用閃貸信用商城個(gè)人可以查央行提供借貸、信用憑借閃銀個(gè)人信征信報(bào)告、社卡等服務(wù)；申請(qǐng)用在投資理保、公積金及全流程簡(jiǎn)單，無(wú)需財(cái)、保險(xiǎn)、衣食國(guó)被執(zhí)行人抵押和擔(dān)保，只住行等場(chǎng)景中可信息等。同時(shí)接要信用分達(dá)到要享受不同程度的入多個(gè)便民查詢求，就能輕松貸優(yōu)惠，以體現(xiàn) 入口?？??！笆匦偶?lì)”。PART 4大數(shù)據(jù)信用服務(wù)未來(lái)趨勢(shì)22001177/1111/773300數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)變革互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)天然具有大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)信用信息共享服務(wù)體系將形成作為征信評(píng)估的依據(jù)，數(shù)據(jù)天然具有的壟斷性